Une glycémie légèrement élevée pourrait-elle entraîner de graves problèmes de santé à l’avenir ? La question d'un seul patient a déclenché près d'une décennie de recherche menant au développement d'un modèle historique qui pourrait façonner la manière dont les cliniciens et les chercheurs comprennent et gèrent le diabète aux États-Unis.
Lorsqu'elle était boursière en clinique, Neda Laiteerapong, MD, MS, professeur de médecine et chef du service de médecine interne générale à l'Université de Chicago, avait un patient – une infirmière expérimentée – qui lui posait une question d'une simplicité trompeuse. Elle vivait avec une glycémie élevée depuis environ trois ans et n’avait pas encore commencé de traitement. « Est-ce que je me suis fait du mal en attendant ? » elle a demandé.
A l’époque, Laiteerapong n’avait pas de réponse. « Je voulais dire 'Oui, absolument', mais je n'avais aucune preuve pour étayer cela », se souvient-elle. « Le défi du diabète est que les avantages d'un traitement, comme le contrôle de la glycémie, de la tension artérielle, du cholestérol, du poids ou l'arrêt du tabac, n'apparaissent souvent que plusieurs années plus tard. Par exemple, contrôler la glycémie aujourd'hui peut prévenir les complications dans 10 ou même 20 ans. Mais toutes les personnes atteintes de diabète ne développent pas de complications, il y a donc beaucoup d'incertitude. «
Cette question sans réponse a conduit Laiteerapong à comprendre à quel point le traitement est important, ce qu'il en coûte pour retarder le traitement aux premiers stades du diabète et dans quelle mesure chaque traitement peut bénéficier à la santé d'un patient au fil du temps. En utilisant les données réelles des patients de Kaiser Permanente, Laiteerapong et son équipe ont créé un modèle pour prédire non seulement les complications traditionnelles du diabète, telles que les crises cardiaques, l'insuffisance rénale et les amputations, mais également les conséquences telles que la dépression et la démence, qui ont commencé à recevoir davantage d'attention ces dernières années.
Le modèle multiethnique des résultats du diabète de type 2 pour les États-Unis (DOMUS), récemment publié dans Soins du diabète, prédit un total de 14 complications différentes que les patients diabétiques peuvent développer sur une période d'environ 15 ans et modélise la progression de la maladie en prédisant l'évolution du poids, du cholestérol, des taux d'A1C et d'autres facteurs de risque au fil du temps.
Alors qu'il existe d'autres modèles de diabète, notamment le modèle UKPDS, basé sur 30 ans de données provenant d'environ 5 000 patients au Royaume-Uni, DOMUS utilise les données d'un ensemble de patients beaucoup plus vaste et plus diversifié – 129 000 au total, sur une période de 12 ans – suivant les prescriptions, les tests de laboratoire, les suivis et les complications sur une base trimestrielle. « Nous voulions construire un modèle qui représente les personnes que nous traitons réellement aux États-Unis, une population diversifiée sur les plans socio-économique et racial », dit-elle.
Il s’avère qu’un traitement précoce fait réellement une différence dans le diabète. D'après les résultats du modèle, « l'HbA1c de la première année a en fait aidé à prédire les complications à long terme. Alors oui, ces premiers mois sont importants », explique Laiteerapong. Ce résultat pourrait avoir de puissantes implications tant pour les cliniciens que pour les patients. Même si certains patients récemment diagnostiqués souhaitent avoir le temps de s'adapter avant de commencer le traitement et que certains médecins se sentent à l'aise d'adopter une approche « attentiste » pour les cas légers, le modèle montre que même des retards modestes peuvent avoir des effets durables.
Mais les questions auxquelles le modèle peut contribuer à répondre vont bien au-delà des soins individuels – reflétant non seulement les conséquences d’un traitement retardé sur un patient, mais aussi l’efficacité des traitements, et même leur coût. « Historiquement, lorsque nous posons des questions politiques sur le diabète, nous ne pouvons souvent pas le faire en faisant appel à de vraies personnes et en temps réel », explique-t-elle.
Nous devons estimer ou simuler les résultats à l’aide de modèles mathématiques. Ces modèles nous aident à déterminer la probabilité que quelque chose conduise à un résultat potentiel en matière de santé et si une intervention vaut la peine d'être financée. »
Neda Laiteerapong, MD, MS, professeur de médecine et chef de médecine interne générale, Université de Chicago
Actuellement, l'équipe travaille sur une validation externe en utilisant différentes sources de données et poursuit des études d'application sur les disparités raciales et ethniques dans les résultats prévus, ainsi qu'une étude plus détaillée de l'effet hérité du contrôle précoce de l'A1C.
Les possibilités d'études futures sont innombrables et Laiteerapong et son équipe sont impatients de poursuivre les collaborations pour utiliser et affiner le modèle. « DOMUS peut être utilisé par les assureurs, les décideurs politiques et les agences de santé publique pour orienter les décisions, en particulier lorsque les essais cliniques prennent trop de temps ou ne sont pas réalisables », a-t-elle déclaré.
